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IIFOP-T Deep Learning "PhenoDL"

Die Phänotypisierung ist ein wichtiges Werkzeug zur automatisierten Beschreibung der Gestalt einer Pflanze für Züchter sowie andere Anwender. Zu diesem Zweck muss die Pflanze erfasst und anschließend virtuell in ihre Teile zerlegt werden, um diese einzeln zu analysieren. Der dafür bisher verwendete analytische, auf eine bestimmte Pflanzenart zugeschnittene Ansatz ist unflexibel und aufwändig. Die Verwendung eines Neuronalen Netzes verspricht einen universellen Ansatz, der durch ein einfaches Neutraining an unterschiedliche Anwendungsszenarien angepasst werden kann. In dieser Studie soll daher untersucht werden, ob Deep-Learning als Ansatz zur Segmentierung von 3D-Scandaten von Pflanzen in unterschiedliche Bestandteile geeignet ist. Weiterhin soll die Qualität und Robustheit dieses Verfahrens für unterschiedliche repräsentative Szenarien evaluiert werden.
Projektleitung:
Prof. Dr. Ute Schmid

Beteiligte:
Johannes Rabold

Laufzeit: 1.12.2017 - 30.9.2018

Förderer:
Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V

Mitwirkende Institutionen:
Fraunhofer IIS, Contactless Test and Measurement Systems (Katharina Pieler, Oliver Scholz, Peter Schmitt)


Institution: Professur für Angewandte Informatik, insbes. Kognitive Systeme
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